Canales De Distribucion

Las barras de error aparecen comúnmente en cifras en publicaciones, pero experimental Los biólogos están a menudo inseguros cómo debe utilizarse e interpretarse. en este artículo que ilustran algunas de las características básicas de las barras de error y explicar cómo pueden ayudar a comunicar los datos y ayudar a correcta interpretación. Las barras de error puede muestran intervalos deconfianza, estándar errores, desviaciones estándar, u otros cantidades. Los diferentes tipos de barras de error dar información muy diferente, y así figurar leyendas que dejar bien claro lo que barras de error representan. Sugerimos ocho reglas simples para ayudar con el uso efectivo y la interpretación de las barras de error.

¿Qué son las barras de error ?
Las revistas que publicanciencia-conocimiento adquirida a través de la observación repetida o experimento-no sólo nuevo presente conclusiones, también presentan evidencia hasta los lectores pueden comprobar que los autores razonamiento es correcto. Figuras con barras de error puede, si se utiliza correctamente (1-6), dar información describir los datos (estadística descriptiva), o información sobre qué conclusiones o inferencias, sonjustii ed (inferencial estadísticas). Estas dos categorías básicas de barras de error se representan exactamente de la misma manera, pero en realidad son fundamentalmente diferente. Nuestro objetivo es ilustrar las propiedades básicas de i gura con cualquiera de los comunes barras de error, tal como se resume en la Tabla I, y a explicar la forma en que se debe utilizar.
¿Qué barras de error existen?Barras de error descriptivos. Alcance y la desviación estándar (SD) se utilizan para barras de error descriptivos porque muestran cómo los datos se transmiten (Fig. 1). barras de error abarcar los valores mínimo y máximo. SD se calcula por la fórmula.

Es altamente deseable utilizar n más grande, para lograr estrecho inferencial barras de error y más estimaciones precisas de la verdaderavalores de la población.

Barras de error descriptivos puede ser también utilizado para determinar si un único resultado i ts dentro de la gama normal. Por ejemplo, si que deseaba ver si un conteo de glóbulos rojos fue normal, se podía ver si era dentro de 2 SD de la media de la población como un todo. Menos del 5% de toda la sangre roja recuentos de células son más de 2 SD de la Es decir, por lo quesi el recuento en cuestión es más de 2 DE de la media, es posible considerar que sea anormal.n A medida que aumenta el tamaño de su muestra, o repetir el experimento más veces, la media de los resultados (m) tienden a acercarse más y más a la verdad. Es decir, o la media de toda la población, μ. Podemos usar M como nuestra mejor estimación de la μ desconocida. Del mismo modo, como se repite vecesun experimento más
Desviación estándar de los resultados tenderán a más y se aproximan más a la verdadera desviación estándar (σ) que se podrían obtener si el experimento se realizó una ini nite número de veces, o en toda la población. Sin embargo, la desviación estándar de la experimental los resultados se aproximan a σ, si n es grande o

pequeño. Al igual que M, SD no cambiasistemáticamente como n cambios, y podemos utilizar SD como nuestra mejor estimación de lo desconocido σ, cualquiera que sea el valor de n. Barras de error inferencial. En biología experimental es más común que interesado en comparar muestras de dos grupos, para ver si son diferentes. Para ejemplo, podría ser la comparación con ratones de tipo salvaje ratones mutantes, o con drogas.

Figura 2. Confi intervalosde confianza. Medios y IC del 95% durante 20 conjuntos independientes de los resultados, cada de tamaño n = 10, a partir de una población con media μ =40 (marcada por la línea de puntos). En el largo plazo Esperamos 95% de IC para capturar tales μ; aquí hacer 18 así que (grandes puntos negros) y 2 no (círculos abiertos). IC sucesiva variar considerablemente, no sólo en una posición relativa a...